Service Management: Operations, Strategie und e- Services Prof. Dr. Helmut M. Dietl
Übersicht 1. Nachfrageprognose 2. Variabilitätsmanagement und Service-Profit-Chain 3. Servicedesign, Serviceinnovation und Prozessanalyse 4. Projektmanagement 5. Qualitätsmanagement 6. Management von Service-Plattformen 7. Yield Management 8. Ökonomie und Psychologie von Warteschlangen 9. Warteschlangenmodelle 09.04./12.04.2013 Seite 2
Lernziele Nach dieser Veranstaltung sollten Sie in der Lage sein, die unterschiedlichen Dimensionen der Servicequalität zu erkennen Qualitätslücken zu erkennen und Qualitätsprobleme zu identifizieren Taguchi Methoden und Poka-Yoke anzuwenden QFD (quality function deployment) anzuwenden Vor- und Nachteile von Servicegarantien zu beurteilen Methoden der statistischen Prozesskontrolle anzuwenden Pläne zur Wiedergewinnung unzufriedener Kunden entwickeln zu können Ursache-Wirkungs-Diagramme anzuwenden 09.04./12.04.2013 Seite 3
Unterschied Servicequalität zu Produktqualität Servicequalität ist schwieriger zu messen als Produktqualität: Service ist intangible Services sind heterogen Serviceproduktion und konsum sind inseparabel 09.04./12.04.2013 Seite 4
Momente der Wahrheit Jeder Kundenkontakt ist ein Moment der Wahrheit Jeder Kundenkontakt eröffnet die Chance, den Kunden zufrieden zustellen Jeder Kundenkontakt birgt die Gefahr, den Kunden zu enttäuschen 09.04./12.04.2013 Seite 5
Dimensionen der Servicequalität Verlässlichkeit (z.b. Pünktlichkeit) Aufmerksamkeit (z.b. Präsenz und Auskunftsbereitschaft) Kompetenz (z.b. Auskunftsfähigkeit) Sauberkeit (z.b. saubere Züge) Höflichkeit (z.b. hilfsbereite Schaffner) Glaubwürdigkeit (z.b. vertrauensvolle Schaffner) Sicherheit (z.b. Diebstahlschutz) Information (z.b. Gründe für Zugverspätung) Verständnis für den Kunden (z.b. Fähigkeit zuzuhören) 09.04./12.04.2013 Seite 6
Subjektive Servicequalität Individuelle Bedürfnisse Persönliche Erfahrungen Mundpropaganda Qualitätsdimensionen Erwartete Qualität Tatsächliche Qualität Subjektive Servicequalität 1. Übertroffene Erwartungen Tatsächliche Q. > Erwartete Q. 2. Erfüllte Erwartungen Tatsächliche Q. = Erwartete Q. 3. Unerfüllte Erwartungen Tatsächliche Q. < Erwartete Q. 09.04./12.04.2013 Seite 7
Qualitätslücken (nach Uttarayan Bagchi) Customer Perceptions Customer Satisfaction GAP 5 Customer Expectations Managing the Evidence Understanding the Customer Service Delivery Management Perceptions of Customer Expectations Conformance Service Standards Service Design 09.04./12.04.2013 Seite 8
Qualitätsmanagement-Methoden Taguchi Methode Poka-Yoke QFD (Quality Function Deployment) SPC (Statistische Prozesskontrolle) Ursache-Wirkungs-Diagramme 09.04./12.04.2013 Seite 9
Taguchi Methode Von Genichi Taguchi entwickelt Verlustfunktion: Qualitätsabweichungskosten steigen proportional mit dem Quadrat der Qualitätsabweichungen vom Zielwert Ziel: Konstante Servicequalität Instrument: Design robuster Serviceprozesse Beispiel: Hotel 09.04./12.04.2013 Seite 10
Taguchi Methode: Verlustfunktion L(y) Taguchi quadratic (loss function) Loss, $ Traditional loss function (no loss within limits) Lower Limit Target Performance characteristic Upper Limit y 09.04./12.04.2013 Seite 11
Poka-Yoke Von Shigeo Shingo entwickelt Qualitätsabweichungen entstehen durch mangelnde Aufmerksamkeit oder Störungen im Prozessablauf, nicht durch Inkompetenz Ziel: Fehlervermeidung Instrument: Idiotensichere Prozessabläufe 09.04./12.04.2013 Seite 12
Poka-Yoke Fehler beim Service Provider Task Treatment Tangibles Fehler beim Konsumenten Preparation Encounter Resolution 09.04./12.04.2013 Seite 13
Quality Function Deployment (QFD) Wurde in Japan entwickelt Ziel: Verbesserung der Wettbewerbsposition durch Erhöhung der relativen Kundenzufriedenheit Instrument: Qualitätshaus 09.04./12.04.2013 Seite 14
Qualitätshaus für Village Volvo Relationships * Strong Medium Relative Service Elements Importance Customer Expectations Reliability Responsiveness Assurance Empathy Tangibles Comparison with Volvo Dealer Training O O Attitude Capacity Informatiion Equipment 9 8 5 5 7 3 9 3 2 6 5 9 6 4 7 2 2 3 + _ * * o o o o o O Weak Customer Perceptions o Village Volvo + Volvo Dealer 1 2 3 4 5 + + + + o o + o o o Weighted score Improvement difficulty rank 127 82 63 102 65 4 5 1 3 2 09.04./12.04.2013 Seite 15
Qualitätshaus Schritte 1. Ziel des Projektes festlegen 2. Kundenerwartungen determinieren 3. Serviceelemente beschreiben und darstellen 4. Korrelationsstärke der Serviceelemente aufzeigen 5. Assoziation der Kundenerwartungen und Serviceelemente aufzeigen 6. Gewichtung der Serviceelemente 7. Rangierung der Serviceelemente nach Schwierigkeitsgrad der Verbesserungsmöglichkeit 8. Beurteilung des Wettbewerbs 9. Strategische Beurteilung und Zielsetzung 09.04./12.04.2013 Seite 16
Statistische Prozesskontrolle 1. Festlegung der Messgröße 2. Datenkollektion zur Ermittlung von Mittelwert und Varianz 3. Festlegung des Stichprobenumfangs und der Kontrollgrenzen (i.d.r.+/- 3σ) 4. Graphische Darstellung der Stichprobenmittel im Zeitablauf (Control Chart) 5. Feststellung, ob der Prozess unter Kontrolle ist oder nicht 6. Korrekturmaßnahmen (falls nötig) 7. Periodische Überprüfung und Datenanpassung 09.04./12.04.2013 Seite 17
Control Charts für Variable Voraussetzung: Qualitätsdimension ist kardinal skaliert Beispiel: Eine Info-Hotline eines Unternehmens möchte den selbst gesetzten Qualitätsstandard ihres Services kontrollieren. Hierzu werden die Wartezeiten (reine Wartezeit + Selbstselektion über Tasteneingabe) in der Schleife ausgewertet, die nicht mehr als 5 Minuten betragen sollen. Es werden 10 Stichproben entnommen mit jeweils 5 Beobachtungen. Für jede Stichprobe werden Mittelwert und Spannweite (höchster niedrigster Wert) ermittelt. 09.04./12.04.2013 Seite 18
Wartezeiten (in min) Beobachtung (Wartezeit in min) Stichprobe k 1 2 3 4 5 x R 1 5.02 5.01 4.94 4.99 4.96 4.98 0.08 2 5.01 5.03 5.07 4.95 4.96 5.00 0.12 3 4.99 5.00 4.93 4.92 4.99 4.97 0.08 4 5.03 4.91 5.01 4.98 4.89 4.96 0.14 5 4.95 4.92 5.03 5.05 5.01 4.99 0.13 6 4.97 5.06 5.06 4.96 5.03 5.01 0.10 7 5.05 5.01 5.10 4.96 4.99 5.02 0.14 8 5.09 5.10 5.00 4.99 5.08 5.05 0.11 9 5.14 5.10 4.99 5.08 5.09 5.08 0.15 10 5.01 4.98 5.08 5.07 4.99 5.03 0.10 50.09 1.15 09.04./12.04.2013 Seite 19
Control Chart: Symbole µ = Mittelwert σ = Standardabweichung X = Mittelwert einer Stichprobe X = Mittelwert aller Stichproben R = Spannweite (range) einer Stichprobe R = Mittelwert der Spannweiten aller Stichproben 09.04./12.04.2013 Seite 20
Control Charts X-Chart R-Chart Zeigt, ob der Prozess hinsichtlich seiner Mittelwerte unter Kontrolle ist Zeigt, ob der Prozess hinsichtlich seiner Schwankungen unter Kontrolle ist 09.04./12.04.2013 Seite 21
-Chart Kontrollgrenzen bei bekannter Standardabweichung: Obere Kontrollgrenze UCL = X + 3 σ n Untere Kontrollgrenze LCL = X 3 σ n 09.04./12.04.2013 Seite 22
-Chart Kontrollgrenzen bei unbekannter Standardabweichung: Obere Kontrollgrenze UCL = X + A2 R Untere Kontrollgrenze LCL = X A2 R 09.04./12.04.2013 Seite 23
R-Chart Kontrollgrenzen Obere Kontrollgrenze UCL = D 4 R Untere Kontrollgrenze LCL = D 3 R 09.04./12.04.2013 Seite 24
Chart n A 2 D 3 D 4 2 1,88 0 3,27 3 1,02 0 2,57 4 0,73 0 2,28 5 0,58 0 2,11 6 0,48 0 2,00 7 0,42 0,08 1,92 8 0,37 0,14 1,86 9 0,34 0,18 1,82 10 0,31 0,22 1,78 Quelle: Grant E.L. (1988): Statistical Quality Control, 6. Aufl. 09.04./12.04.2013 Seite 25
Chart n A 2 D 3 D 4 11 0,29 0,26 1,74 12 0,27 0,28 1,72 13 0,25 0,31 1,69 14 0,24 0,33 1,67 15 0,22 0,35 1,65 16 0,21 0,36 1,64 17 0,20 0,38 1,62 18 0,19 0,39 1,61 19 0,19 0,40 1,60 20 0,18 0,41 1,59 Quelle: Grant E.L. (1988): Statistical Quality Control, 6. Aufl. 09.04./12.04.2013 Seite 26
Beispiel Wartezeit Mittelwert aller Stichproben: 50,09 X = = 5, 009 10 Mittelwert der Spannweiten: 1,15 R = = 0,115 10 09.04./12.04.2013 Seite 27
Ermittlung der Kontrollgrenzen Standardabweichung ist nicht bekannt Obere Kontrollgrenze für UCL = X X + A2R = 5, 009 + (0,58)(0,115) = 5, 08 Untere Kontrollgrenze für X LCL = X A2R = 5,009 (0,58)(0,115) = 4,94 09.04./12.04.2013 Seite 28
Beispiel Wartezeit 5.10 5.08 5.06 UCL = 5.08 5.04 Mean 5.02 5.00 = x = 5.01 4.98 4.96 4.94 LCL = 4.94 4.92 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stichprobennummer 09.04./12.04.2013 Seite 29
Ermittlung der Kontrollgrenzen Obere Kontrollgrenze für R: UCL = D4R = (2,11)(0,115) = 0, 243 Untere Kontrollgrenze für R: LCL = D3R = (0)(0,115) = 0 09.04./12.04.2013 Seite 30
Beispiel Wartezeit 0.28 0.24 UCL = 0.243 Range 0.20 0.16 0.12 R = 0.115 0.08 0.04 LCL = 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stichprobennummer 09.04./12.04.2013 Seite 31
Ergebnisse X Die Werte für liegen innerhalb der Kontrollgrenzen Die Spannweiten der Stichproben liegen innerhalb der Kontrollgrenzen 09.04./12.04.2013 Seite 32
Control Charts für Attribute Voraussetzungen Qualitätsdimension ist nominal skaliert (ja/nein, gut/schlecht) Es liegen mehrere Stichproben mit mehreren Beobachtungen vor Beispiel: Kundenbeschwerden in einem 5-Sterne-Hotel Während der letzten 10 Monate wurde der Anteil der Kundenbeschwerden stichprobenartig überprüft 09.04./12.04.2013 Seite 33
P - Chart P = Gesamtzahl der Beschwerden Gesamtzahl aller Beobachtungen n j = Stichprobenumfang der j-ten Stichprobe UCL j (Obergrenze) = p + 3 p (1 n j p ) LCL j (Untergrenze) = p 3 p (1 n j p ) 09.04./12.04.2013 Seite 34
Beispiel: Kundenbeschwerden j Stichprobe n j #Beschwerden Anteil 1 Januar 100 8 0,08 2 Februar 50 4 0,08 3 März 100 10 0,1 4 April 100 8 0,08 5 Mai 75 6 0,08 6 Juni 100 10 0,1 7 Juli 150 15 0,1 8 August 100 12 0,12 9 September 50 8 0,16 10 Oktober 100 10 0,1 09.04./12.04.2013 Seite 35
Beispiel: Kundenbeschwerden # Beschwerde 91 925 j Berechnung von P: = = 0, 1 j n j Berechnung der Kontrollgrenzen: (0,1)(0,9) (0,1)(0,9) n j =150: UCL = 0,1 + 3 = 0,17 LCL = 0,1 3 = 0,03 150 150 n n j =100: (0,1)(0,9) UCL = 0,1 + 3 = 0,19 100 (0,1)(0,9) LCL = 0,1 3 = 0,01 100 n j =75: (0,1)(0,9) UCL = 0,1 + 3 = 0,20 75 (0,1)(0,9) LCL = 0,1 3 = 0,00 75 n j =50: (0,1)(0,9) UCL = 0,1 + 3 = 0,23 50 (0,1)(0,9) LCL = 0,1 3 = 0,03 LCL = 0 50 09.04./12.04.2013 Seite 36
Beispiel: Kundenbeschwerden Stichprobe n j #Beschwerden Anteil LCL UCL 1 100 8 0,08 0,01 0,19 2 50 4 0,08 0,00 0,23 3 100 10 0,10 0,01 0,19 4 100 8 0,08 0,01 0,19 5 75 6 0,08 0,00 0,20 6 100 10 0,10 0,01 0,19 7 150 15 0,10 0,03 0,17 8 100 12 0,12 0,01 0,19 9 50 8 0,16 0,00 0,23 10 100 10 0,10 0,01 0,19 Summe 925 91 P = 91/925 = 0,1 09.04./12.04.2013 Seite 37
Hotelbeispiel Im Oktober wurde das Hotelpersonal speziell geschult, um die Servicequalität zu erhöhen Zudem wurden Poka-Yoke und Taguchi Methoden eingeführt Im November und Dezember wurde jeweils eine Stichprobe von 150 beobachtet Der Anteil der Beschwerden lag im November bei 0,02 und im Dezember bei 0,01 Waren die Maßnahmen erfolgreich? 09.04./12.04.2013 Seite 38
P-Control Chart für den Anteil der pünktlichen Flüge Percentage of flights on time 100 90 80 70 60 expected Lower Control Limit 1998 1999 09.04./12.04.2013 Seite 39
Unzufriedenheit öffentlich Reaktion Regressansprüche direkt an das Unternehmen Kunde ist unzufrieden Rechtsweg Beschwerde an Verbände, Regierung, etc. privat Kaufboykott Keine Reaktion Mundpropaganda 09.04./12.04.2013 Seite 40
Unzufriedene Kunden Nur 4% aller unzufriedenen Kunden melden sich beim Unternehmen. Von den restlichen 96% haben 25% ernsthafte Probleme Die 4% bleiben eher loyal als die 96% 60% (95%) der unzufriedenen Kunden bleiben loyal, wenn ihre Probleme (schnell) gelöst werden Unzufriedene Kunden sprechen mit 10 bis 20 Menschen über ihre Probleme 09.04./12.04.2013 Seite 41
Anzahl der Leute, die informiert werden, in Abhängigkeit der Unzufriedenheit 30 25 20 15 10 5 0 Slight diss Annoyed Very Ext Abs annoyed annoyed furious 09.04./12.04.2013 Seite 42
Servicegarantie Weshalb soll eine Firma Garantien anbieten? Differenzierungspotential zu anderen Firmen Signaling/Reputationsaufbau Garantien zwingen das Unternehmen, sich auf den Kunden zu fokussieren Garantien zwingen Unternehmen Standards zu setzen Garantien generieren Feedback Beispiele FedEx/UPS Berlitz Sprachschule 09.04./12.04.2013 Seite 43
Servicegarantie Welche Probleme können bei Garantien auftreten? Garantien für Dinge, die man nicht unter Kontrolle hat Ausnutzen von Garantien Etwas zu komplexes/kompliziertes muss bewiesen werden und erfordert Fachkenntnis durch den Käufer/Verbraucher Beispiele Lufthansa Lebenslange Garantie bei PC-Speicherkarten 09.04./12.04.2013 Seite 44
Servicegarantie aus Kundensicht Was ist eine gute Servicegarantie? Vorbehaltlos Einfach und verständlich Aussagekräftig und bedeutsam Einfach abwickelbar 09.04./12.04.2013 Seite 45
Servicegarantie aus Managementsicht Was ist eine gute Servicegarantie? Fokussiert auf Kundenbedürfnisse Bestimmt klare Standards der Dienstleistung Ermöglicht Kundenfeedbacks zur Qualitätsverbesserung Fördert das Verständnis für die Art der Dienstleistungserbringung Ermöglicht den Aufbau von Kundenloyalität 09.04./12.04.2013 Seite 46
Unbedingte Servicegarantien als Lösung? Unbedingte Servicegarantien Vorbehaltlos Aussagekräftig Einfach und klar kommunizierbar Einfach in Anspruch zu nehmen Einfach dem Kunden zu übergeben ( Best guarantees are resolved on the spot ) 09.04./12.04.2013 Seite 47
Service Recovery Framework (nach Miller, Craighead, Karwan) Severity of Failure Perceived Service Quality Psychological - empathy - apology Tangible -fair fix -fair value add Psychological - apology - show interest Patronage Service Recovery Expectations Service Recovery Follow-Up Service Recovery Loyalty Satisfaction Retention Customer Loyalty Service Guarantee Speed of Recovery Frontline Discretion Tangible -small token Service Failure Occurs Pre-recovery Phase Provider Aware of Failure Immediate Recovery Phase Fair Restitution Follow-up Phase 09.04./12.04.2013 Seite 48
Ansätze zur Kundenrückgewinnung Case-by-Case Ansatz (individuell, beschwerdefallbasierend) Systematic-Response Ansatz (protokollbasierend) Early-Intervention Ansatz (interventionsbasierend) Substitute Service Recovery (subsitutionsbasierend) 09.04./12.04.2013 Seite 49
Ursache-Wirkungs-Diagramm (Fishbone/Ishikawa) Ziel: Identifikation von Problemursachen Grundlage für Prozessverbesserungen Potenzielle Ursachen werden in 6 Gruppen unterteilt Information Kunden Material Abläufe Mitarbeiter Equipment 09.04./12.04.2013 Seite 50
Ursache-Wirkungs-Diagramm (Beispiel) Equipment Personnel Procedures Other Weather Air Traffic Aircraft late to gate Late arrival Gate occupied Mechanical Failures Late Push-back Tug Gate Agents Cannot Process Acceptance of Late Passengers Passengers Fast Enough Cutoff too close to departure time Desire to protect late passengers Too few agents Desire to help company s income Agents poorly trained Agents not motivated Poor gate locations Agents arrive late at gate Delayed Check-in Procedure Late Cabin Cleaners Confused seat selection Late Cabin/Cockpit Crews Boarding pass problems Delayed Flight Departure Late Baggage to Aircraft Late Fuel Late Food Service Oversize Baggage Arrive Late Passengers Bypass Check-in Counter Poor Announcement of Departures Weight and Balance Sheet Late Material Customer Information 09.04./12.04.2013 Seite 51